MongoDB[第二篇]MongodDB主从 官方网站:http://www.mongodb.org/ MongoDB的一些参数 --logpath 日志文件路径 --master 指定为主机器 --slave 指定为从机器 --source 指定主机器的IP地址 --pologSize 命令行参数(与--master一同使用)配置用于存储给从节点可用的更新信息占用的磁盘空间(M为单位),如果不指定这个参数,默认大小为当前可用磁盘空间的5%(64位机器最小值为1G,32位机器为50M). --l

1. use foobar2. show dbs3. show collections4. db.system.indexes.find()5. db.persons.find()6. db.persons.insert({name:"extjs4.0"})7. db.persons.findOne()8. db.persons.update({name:"extjs4.0"},{$set:{name:"extjs4.1"}})强硬的文档替换工作

Framework版本:.Net Framework 4 ConnectionUtil源码参见:https://www.cnblogs.com/threadj/p/10536273.html using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using MongoDB.Driver; using MongoDB.Bson; using MongoDB.Driver.Builde

一:  数据结构 { "_id" : ObjectId("5de8a5b748a75a8d48b72bdc"), ", ", ", "hybridization_detail" : [ { "hybridization_time" : "2019-11-11", "pregnancy _time" : "2019-12-4", "

mongo简介 非结构化数据库,数据都是以Bson格式(json的二进制)存储的. 特点:不需要指定表结构,存在一张表里的数据其结构可以完全不同.内部执行引擎为JS解释器, 把文档存储成bson结构,在查询时,转换为JS对象,并可以通过熟悉的js语法来操作. 应用场景举例:类似网易云音乐一个音乐下有很多评论,评论之间又可以互相评论,评论下还可以点赞.这样的数据结构如果是按照关系型数据库,可能需要电影表,评论表,点赞表,用户表他们之间又有1对多和多对多的关系,这会造成复杂的查询.而在mongo中可

1.首先下载Mongo DB java 驱动 2.操作Mongo 增删改查 package com.sjjy.mongo; import java.util.ArrayList;import java.util.List; import org.bson.Document; import com.mongodb.MongoClient;import com.mongodb.client.FindIterable;import com.mongodb.client.MongoCollection;

一次对MKMapView的性能优化 前言 最近做的项目主要是LBS这块 主打成员定位功能 我们的UI设计是这样的 乍一看上去是挺好挺美观的 不同的人会显示不同的头像 可是当人扎堆的时候 问题就来了 当人多的时候(例如上图所示) 地图滑动起来就能感觉到明显顿卡 那种不流畅感能折磨死人 所以 自然我们要解决这个问题(等等 先不要吐槽为什么不用地图聚合 因为这已经是地图放到最大了 聚合不适合这次的问题讨论) 分析 首先看下我是怎么实现这个annotationView的 由于这个annotationsV

目标:自动同步Master 服务器上面的Demo数据库到Slave 服务器的Demo数据库中. 对于一些操作系统比较强而使用频率又不高的东西,往往好久不去弄就忘记了,所以要经常记录起来,方便日后查阅. 环境 数据库版本:mysql5.7.17 Master 服务器(Windows server2012 R2):192.168.1.18 Slave 服务器 (win7 64bit):192.168.1.95 mysql5.7.17 winx64免安装版下载地址:http://dev.mysql.c

搭建基于MySQL的读写分离工具Amoeba: Amoeba工具是实现MySQL数据库读写分离的一个工具,前提是基于MySQL主从复制来实现的: 实验环境(虚拟机): 主机 角色 10.10.10.20 多实例加主从复制 10.10.10.30 Amoeba服务器 10.10.10.40 客户端(最后测试使用) 1.首先搭建MySQL的主从复制(不在多提):需要注意的是:在主从库上需要创建一个用户,在主库上创建的用户为amoeba,权限是create,update,insert,delete:

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/n88Lpo/article/details/78099185 作者:唐勇.深圳市环球易购.MySQL DBA.个人爱好:看书.跑步.看电影.旅行.倒腾文字.NBA 导读 MySQL是时下热度仅次于Oracle的关系型数据库,由于便捷高效的特点风靡整个DB行业.而创业呢.政策层面的"双创"让多少热血青年跳进了创业这个"火坑",从去年的内容创业到共享经济.从罗辑思维.吴晓

#tigergao 官网进行下包,可以下载源码包或者二进制包,本次下载的为二进制包,进行试验. 主服务器搭建: mkdir mongomaster cp mongodb-linux-x86_64-rhel62-.tgz /app/mongomaster/ mongo useradd -m -s /bin/bash -d /home/mongod mongod chown -R mongod:mongod mongomaster/ mkdir -p data log cd mongo mkdir

1.查看源码 AbstractRoutingDataSource类中有个determineTargetDataSource方法 protected DataSource determineTargetDataSource() { Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized"); Object lookupKey = this.determineCurrentLookupKey()

一.读写分离架构 在上一篇文章中,我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程.今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景:读写分离,以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题. 我们在上一篇文章中提到的一主多从的结构,其实就是读写分离的基本结构了.这里,我再把这张图贴过来,方便你理解. 1.读写分离基本结构 图 1 读写分离基本结构 读写分离的主要目标就是分摊主库的压力.图 1 中的结构是客户端(client)主动做负载均衡,这种模式下一般会把数据库的连接信息放在客户端的连接层.也就是说,由客户端来选择后

一.准备环境 [root@localhost ~]# vim /etc/hosts 192.168.40.154 master1     192.168.40.129 master2                                                                                         192.168.40.138 slave1       192.168.40.128 slave2注:四台虚拟机配置都相同,且防火墙关闭 二

前言   该文是基于上篇<MySQL主从分离的实现>的代码层实现,所以本文配置的主数据库和从数据库的数据源都是在上篇博文中已经介绍了的. 动态选择数据源的配置   由于我们在写数据的时候需要使用主库的数据源,读的时候需要从库的数据源,我们可以在Spring源码中,通过DataSource可以找到AbstractDataSource抽象类,由于我们需要动态的选择数据源,我们可以通过AbstractDataSource发现他的一个子类是AbstractRoutingDataSource的抽象类,通

Scala入门之Mongo增删改查 环境jdk1.8,scala2.13 使用sbt管理依赖,在build.sbt中添加依赖: libraryDependencies += "org.mongodb.scala" %% "mongo-scala-driver" % "2.9.0" 这里直接使用无账号密码验证进行连接 private val mongoDBUri = "mongodb://host:27017/?replicaSet=rs

一.开篇 传统的关系数据库一般由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成,MongoDB是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.MongoDB对于关系型数据库里的表,但是集合中没有列.行和关系概念,这体现了模式自由的特点. 在上一篇博文中,我们介绍了如何安装和配置MongoDB.同时,还将其制作成了Windows服务,方便使用.那么,本文我们将通过实际操作来继续介绍MongoDB. 二.开启

mongo副本集设置主库权重,即使主库宕机了再重启也还是主库. cfg = rs.conf()     ------->(查看序列)cfg.members[0].priority = 1 (设置从机权重1,低一点)cfg.members[1].priority = 1(设置从机权重1,低一点) cfg.members[2].priority = 2(设置主库权重2,高于从库) rs.reconfig(cfg)

1.增 db.collection.insert()与db.collection.save() 都是增加,区别:save()遇到相同_id后,则更新此_id数据. 而insert()则报错 > db.c1.find() > db.c1.insert({_id:, name:'use001'}); > db.c1.insert({_id:, name:'use001'}); E11000 duplicate key error index: test.c1.$_id_ dup key: {

1,Mongod 下载安装,请看https://www.mongodb.com/download-center 2,插入语句: MongoDB后台管理 Shell 如果你需要进入MongoDB后台管理,你需要先打开mongodb装目录的下的bin目录,然后执行mongo.exe文件,MongoDB Shell是MongoDB自带的交互式Javascript shell,用来对MongoDB进行操作和管理的交互式环境. 当你进入mongoDB后台后,它默认会链接到 test 文档(数据库): >

一.先创建一张mongo表,右击已创建的数据库test,点击addcollection.. 输入Collection Name,点击ok: 二.在创建的表中新增列与数据,右击表选择Insert document 点击Insert,刷新表. 三.查询数据右击表格,点击Find 1.查询日期的方式需要在{Find}框中写 { "endDate":ISODate("2013-12-30T16:00:00Z") }这样才能正确匹配到日期 2.查询普通数据:{"ag